博文推薦 | 什么是生成式AI,它是AIOps未來之路嗎?

來源:F5 Inc
作者:LORI MAC VITTIE
時間:2023-08-25
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生成式AI是機(jī)器學(xué)習(xí)的一種應(yīng)用,它可以根據(jù)自然語言提示創(chuàng)建文本、圖像或音頻等各種內(nèi)容。隨著ChatGPT的推出,它得到了廣泛的普及,各行各業(yè)都出現(xiàn)了大量新的應(yīng)用。

什么是生成式AI?

生成式AI是機(jī)器學(xué)習(xí)的一種應(yīng)用,它可以根據(jù)自然語言提示創(chuàng)建文本、圖像或音頻等各種內(nèi)容。隨著ChatGPT的推出,它得到了廣泛的普及,各行各業(yè)都出現(xiàn)了大量新的應(yīng)用。

ChatGPT為生成式AI提供了概念驗證。它讓我們看到了如何以不同方式工作的可能性,我們也在“如何將其應(yīng)用于應(yīng)用程序交付和安全”話題上進(jìn)行了一些有趣的探索。

從命令式到聲明式再到生成式

基礎(chǔ)架構(gòu)面臨的挑戰(zhàn)之一是配置交付和保護(hù)單個應(yīng)用程序所需的無數(shù)設(shè)備、服務(wù)和系統(tǒng)。如果不考慮"即服務(wù)"產(chǎn)品,企業(yè)平均需要依賴23種不同的應(yīng)用程序服務(wù)。

現(xiàn)在,不用我多說,大家也知道配置網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用程序和API保護(hù)服務(wù)與配置普通的負(fù)載均衡服務(wù)是不同的。這意味著,負(fù)責(zé)配置和操作應(yīng)用程序服務(wù)的人員可能需要精通十幾種不同的"語言"。

多年來,業(yè)界一直在努力解決這一問題。當(dāng)API成為配置一切的主要手段時,應(yīng)用程序交付和安全服務(wù)也不例外。每個人都從命令式API開始,它只是改變了發(fā)布命令的方式。你不再需要在CLI上鍵入命令,而是通過HTTP發(fā)送API命令。

很快,人們發(fā)現(xiàn)依賴命令式API所產(chǎn)生的成本太高,于是業(yè)界轉(zhuǎn)向了聲明式API。但不幸的是,大多數(shù)業(yè)界人士認(rèn)為聲明式意味著"配置為JSON"。因此,聲明式背后的本意并不是"告訴我你想做什么,我來幫你做",而是"這是我想要的配置,你去努力完成它吧"。

這不盡相同,它仍然需要同樣水平的專業(yè)知識,以及特定解決方案特有的操作模式。我不確定業(yè)界是否就負(fù)載均衡使用"池"還是"場"達(dá)成過一致,更不用說虛擬服務(wù)器如何與真實服務(wù)器和應(yīng)用實例交互的更復(fù)雜細(xì)節(jié)了。因此,業(yè)界對聲明式所做的只是將命令級的工作從操作員身上遷移到系統(tǒng)上。

現(xiàn)在,生成式AI帶來的是一種低代碼/無代碼形式。它們比某些結(jié)果更可靠,因為它們是基于格式規(guī)范來指導(dǎo)結(jié)果的生成。畢竟,"hello world"只有這么幾種寫法,而回答一個問題卻有數(shù)百萬種方法。

這就意味著,我應(yīng)該能夠告訴一個訓(xùn)練有素的模型:"嘿,我想配置我的負(fù)載均衡來擴(kuò)展應(yīng)用程序A",而此時應(yīng)該能生成一個配置。不僅如此,我還能夠告訴它:"給我一個腳本,用Z在Y系統(tǒng)上做X",僅此就能獲得所需結(jié)果!它不僅能生成配置,還能生成將其部署到正確系統(tǒng)所需的自動化。

640.png

當(dāng)然,這并不是現(xiàn)成的代碼--IP和證書都無效,而且它使用的是Python(不是我的第一、第二或第三選擇)--但僅憑公開的文檔和非常簡單的提示,它就已經(jīng)完成了90%的工作。提示越詳細(xì),結(jié)果就越好。下面生成的整個腳本較長,我只展示了開頭部分。

640 (1).png

同樣,雖然還沒準(zhǔn)備好部署,但它更接近于實用,而且在我沒有任何培訓(xùn)的情況下,只用了不到15秒就生成了。

我常說,AI和自動化是力量倍增器。雖然“技術(shù)”本身不知道它需要做什么,但使用技術(shù)的我們知道。而AI和自動化可以更快、更高效地完成這些工作,從而有效地提高生產(chǎn)力,縮短實現(xiàn)價值的時間,讓人們騰出時間專注于戰(zhàn)略決策和項目。而且隨著時間的推移,AI可以進(jìn)一步向人類學(xué)習(xí)新的能力,展現(xiàn)新的可能性。

生成式AI將實現(xiàn)我們所需的AIOps

當(dāng)今的許多AIOps解決方案只關(guān)注提供98%的企業(yè)所缺少的洞察力。

它們回答的是過往的問題,而不是未來的需求。

即使是那些能夠更加自主地行動的AIOps平臺(如安全服務(wù)),也高度依賴于預(yù)先存在的配置和完善的響應(yīng)。它通常不會使用AI來使運(yùn)營在異構(gòu)應(yīng)用交付和安全層之間更加自主地執(zhí)行。他們使用AI進(jìn)行數(shù)據(jù)分析,挖掘我們?nèi)祟悰]有能力或時間挖掘的洞察。

這就是生成式AI(Generative AI)的優(yōu)勢所在,也是我全心投入研究這項技術(shù)能在多大程度上讓應(yīng)用交付和安全變得"及其簡單"的原因所在。

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